从零到一保姆级Ubuntu深度学习服务器环境配置教程
文章目錄
- 前言
- 一、Ubuntu安裝教程
- 1.1 下載Ubuntu鏡像
- 1.2 軟碟通刻錄U盤
- 1.3 進入Bios，修改相關選項
- 1.4 Ubuntu18.04安裝流程
- 二、更換軟件源
- 三、 NVIDIA驅動安裝
- 四、安裝cuda+cudnn
- 4.1 安裝cuda
- 4.2 安裝cudnn
- 4.3 卸載cuda
- 五、深度學習環境安裝
- 5.1 安裝Anaconda
- 5.2 Pytorch框架安裝
- 5.3 PaddlePaddle框架安裝
- 5.4 TensorRT安裝
- 5.5 OpenCV編譯與安裝
- 六、編輯器安裝與配置
- 6.1 Pycharm
- 6.2 Clion
- 七、Docker和Nvidia-Docker安裝
- 7.1 Docker安裝和配置
- 7.2 Nvidia-Docker安裝
- 7.3 Docker-Compose安裝
- 八、常用軟件安裝教程
- 8.1 搜狗輸入法
- 8.2 谷歌中文輸入法
- 8.3 谷歌瀏覽器
- 8.4 向日葵
- 8.5 filezilla
- 8.6 openssh-server
- 8.7 截圖軟件 Shutter
- 8.8 視頻和音頻
- 8.9 WPS
- 8.10 GIMP
- 8.11 常用Linux命令
- 8.12 刪除不常用軟件
前言
本篇博客主要記錄Ubuntu深度學習服務器從裸機到配置結束的全過程
一、Ubuntu安裝教程
1.1 下載Ubuntu鏡像
首先需要下載Ubuntu系統鏡像，這里以Ubuntu18.04系統鏡像為例。Ubuntu官網地址如下：Ubuntu官網
如下圖所示Ubuntu官網下載已經更新到22.04了，因此需要找到歷史版本網址：Ubuntu歷史版本官網，可根據自己需要進行選擇，在此選擇Ubuntu18.04，同時建議在Ubuntu18.04和Ubuntu16.04中進行選擇。
對于網速較慢情況，大家可以利用阿里云鏡像進行下載，網址如下：阿里云Ubuntu鏡像
1.2 軟碟通刻錄U盤
接下找到一個支持UEFI的U盤，下載軟碟通軟件，這個百度即可。下載安裝之后，提示要注冊，這個可以不必管它，直接使用即可。打開軟碟通軟件并插入U盤之后，點擊“文件”–>“打開”，打開你電腦上Ubuntu18.https://main.ns189.com/link/T4vw3LyH9kVVXE6e?sub=104鏡像，之后點擊“啟動”–>“寫入硬盤鏡像”。
之后會出現如下界面，點擊寫入即可，之后等待刻錄鏡像文件完成。
1.3 進入Bios，修改相關選項
百度自身機型進入Bios的快捷鍵，在機器啟動時按住快捷鍵進入Bios，之后關閉安全模式，并把UEFI改成優先啟動，即第一位。由于自身主機配置時這些已經關閉，因此無法截圖。
1.4 Ubuntu18.04安裝流程
之后重啟電腦，進入UEFI就能進入Ubuntu16.04安裝程序。之后進入之后一系列傻瓜式下一步。接下來博客中的圖片借用博客：【手把手AI項目】一、安裝win10+linux-Ubuntu16.04的雙系統（超細致）中的圖，同時也感謝這位朋友在裝系統時為我答疑解惑。在這里我們默認使用英文，中文會有很多問題。
接下來要做的是分區。在概要中我們就提到我們首先將磁盤全部初始化，說明一下，當前圖站服務器是512G固態加上1T機械，運行內存32G,顯卡為RTX3090。分區主要分以下這些：
選中指定空閑磁盤，然后點擊+ 號，開始分配，特別說明的是系統盤和數據盤建議分開，因此將/home放在機械盤上，其余放在固態上，在選擇分區是需要特別注意這一點：
由于我是利用UEFI來裝Ubuntu的，因此我們最后將啟動引導器的設備選擇為efi去對應的磁盤。之后有時一系列下一步，**在選擇鍵盤風格時，選擇中文，最后等待安裝完成。
然后重啟，并在啟動前拔掉U盤。
二、更換軟件源
為了下載更方便，速度更快，往往在使用Linux系列系統時修改apt源為國內的源，一般選擇有阿里云，豆瓣之類的，下面簡單說下如何更改為阿里云源。
首先是復制源文件備份，以防萬一。我們要修改的文件是sources.list，它在目錄/etc/apt/下，sources.list是包管理工具apt所用的記錄軟件包倉庫位置的配置文件，同樣類型的還有位于 同目錄下sources.list.d文件下的各種.list后綴的各文件。命令如下：
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak之后在/etc/apt/sources.list添加阿里源鏡像網址，命令如下：
sudo vim /etc/apt/sources.list由于鏡像源地址因系統版本而異，在此列出常見Ubuntu版本的鏡像源網址，根據自身安裝ubuntu版本進行復制：
# ubuntu16.04 阿里源 deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial main restricted deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted multiverse universe deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted multiverse universe deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse deb http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner deb-src http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted multiverse universe deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security multiverse# ubuntu18.04 阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse# ubuntu22.04 清華源 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse # deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse# ubuntu22.04 阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse# ubuntu22.04 中科大源 deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse# ubuntu22.04 網易163源 deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse之后依次運行如下命令更新軟件列表和軟件包
sudo apt-get update sudo apt-get upgrade如果網速不夠快，這兩條命令會運行比較長的時間，請耐心等待即可。等更新之后，在命令行安裝軟件的速度將會大幅度提升。
三、 NVIDIA驅動安裝
接下來是安裝NVIDIA驅動，這也是安裝CUDA10.0及其對應版本的CuDNN和tensorflow、keras等深度學習框架之前最重要的一步。首先進入英偉達中國驅動官網輸入顯卡型號查看支持顯卡驅動的版本，這個過程可能會有一定的延遲，請耐心等待。
接下來我們點擊下載，將英偉達驅動的run文件放到Downloads文件夾下。在安裝驅動之前我們必須進行相關準備工作。ubuntu默認安裝了第三方開源的驅動程序nouveau，安裝nvidia顯卡驅動首先需要禁用nouveau，不然會碰到沖突的問題，導致無法安裝nvidia顯卡驅動。首先打開配置文件，禁用nouveau，命令如下：
在配置文件末尾添加如下代碼：
blacklist nouveau options nouveau modeset blacklist rivafb blacklist vga16fb blacklist nvidiafb blacklist rivatv然后點擊保存，可能會出現如下圖中不支持設置屬性的警告，不要緊，無視就可。后面我們也有類似的情況，依舊是無視即可。然后然配置文件生效，代碼如下：
sudo update-initramfs -u之后我們必須重啟系統，這是可會出現屏幕分辨率變低的情況亂，不要驚訝，正常打開命令行然后驗證nouveau是否已禁用，代碼如下：
lsmod | grep nouveau若命令行出現如下圖所示狀態，則說明nouveau成功被禁用。
在圖形界面中安裝英偉達驅動可能出現無限循環，因此我們必須進入命令行模式。接下來在ubuntu下按ctrl+alt+f1，輸入用戶名與密碼，進入命令行模式。然后在命令行界面下輸入如下代碼關閉圖形界面：
sudo service lightdm stop //這個是關閉圖形界面，不執行會出錯。然后卸載掉原有驅動，代碼如下：
sudo apt-get remove nvidia-* //（若安裝過其他版本或其他方式安裝過驅動執行此項）建議更新下ubuntu版本內核，安裝需要的依賴
sudo apt update sudo apt install dkms build-essential linux-headers-generic進入Downloads文件夾，首先賦予驅動run文件賦予執行權限，然后執行run文件，代碼如下：
cd Downloads ls //顯示Downloads文件夾中所有文件名稱，方便下面輸入執行驅動安裝程序的文件 sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run //將最后的英偉達驅動run文件名換成自己下載的驅動名稱 sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run安裝過程中的選項：（這是copy別人的，自己的沒記住，我也是嘗試選擇了好多遍才安裝好）
The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? 選擇 yes 繼續。
Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later? 選擇 No 繼續。
問題沒記住，選項是：install without signing
問題大概是：Nvidia’s 32-bit compatibility libraries? 選擇 No 繼續。
Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up. 選擇 Yes 繼續
這些選項如果選擇錯誤可能會導致安裝失敗，沒關系，只要前面不出錯，多嘗試幾次就好。接下來是掛載Nvidia驅動，代碼如下：
modprobe nvidia建議再次重啟之后，打開命令行檢查驅動是否安裝成功，代碼如下：
nvidia-smi如果出現如下提示，則說明安裝成功：
四、安裝cuda+cudnn
4.1 安裝cuda
在進行安裝Cuda之前，我們首先進行相關準備工作。首先確認自己電腦的GPU兼容CUDA，只要電腦是N卡應該就支持，A卡應該是不支持的。在終端中輸入以下命令即可查看自己的顯卡是否兼容。
lspci | grep -i nvidia圖站服務器顯示 compatible兼容
之后要做的是確定Ubuntu18.04是否支持CUDA。輸入命令如下：
接著確定自己的Ubuntu系統安裝了gcc，基本上是安裝Ubuntu成功的基本都帶有gcc，但是為了確保gcc是否安裝，我們利用如下命令進行確認：
接下來確定系統是否已經安裝了正確的Kernel Headers和開發包。首先查看系統正在運行的kernel版本：
如果不是最新版本，先更新對應的kernels header和開發包：
接下來進入cuda歷史官網下載cuda11.1的安裝包。按照下圖紅框依次點擊。
進入如下界面后按照紅框依次點擊即可，可以根據需要進行選擇不同系統和安裝方式，在這里使用runfile文件進行安裝。
根據官網提供的安裝命令依次進行安裝：
執行上述命令后會出現如下界面，輸入accept后點擊回車。
接著出現如下界面，將Driver及其下屬選項全部不選中，然后點擊Install進行安裝，安裝過程有點長，請耐心等待。需要注意的是在如下界面中X代表選中，而中括號中什么都沒有代表未選中。
接下是配置相關環境變量。首先打開~/.bashrc文件，代碼如下：
sudo vim ~/.bashrc將以下內容寫入到~/.bashrc尾部，并保存成功。
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH然后讓~/.bashrc生效，代碼如下：
source ~/.bashrc之后利用gedit命令打開在/etc/profile文件中，添加CUDA環境變量，代碼如下：
sudo vim /etc/profile打開文檔都在文檔結尾加上下面兩句：
PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export PATH保存后, 執行下列命令, 使環境變量立即生效，代碼如下：
source /etc/profile同時添加lib庫路徑，在 /etc/ld.so.conf.d/新建文件 cuda.conf，命令如下：
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf在文中加入下面內容：
/usr/local/cuda/lib64執行下列命令使之立刻生效，代碼如下：
sudo ldconfig最后我們利用測試CUDA的samples來測試cuda安裝是否成功，代碼如下：
cd /usr/local/cuda-11.1/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make sudo ./deviceQuery如果顯示如下一些關于GPU的信息為PASS，則說明安裝成功。
最后如下命令來查看驅動版本，代碼如下：
4.2 安裝cudnn
之后進入cudnn官網進行下載cudnn，如下圖所示。
點擊紅框按鈕進入下載頁面，如果你未登錄賬號，跳轉頁面如下。
有英偉達賬號點擊上圖中紅框的登錄按鈕進入登錄頁面即可，按提示完成登錄。若沒英偉達賬號則點擊籃框的立即加入進入注冊賬號頁面，并按提示完成賬號注冊，然后在進行登錄。我自己使用qq進行登錄。
之后選擇和cuda11.1版本對應的cudnn版本進行下載，在這里選擇8.1.1版本。
在安裝包下載完成之后，默認放置在Downloads文件中。我們利用cd命令進入安裝包所在的文件夾對安裝包進行解壓，命令如下：
cd Downloads/ sudo chmod 777 cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz sudo tar -zxvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz之后我們講圖片中的文件依次復制到/usr/local/cuda中對應的文件夾下。
sudo chmod 777 -R ./cuda sudo mv cuda/include/* /usr/local/cuda/include sudo mv cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*4.3 卸載cuda
由于開發需要部分程序可能會對cuda版本有特殊要求，更換cuda版本則成為必然選擇。因此需要已經安裝好的cuda版本卸載后然后安裝新版本的cuda。首先進入cuda文件夾，找到卸載程序：
# 下面需要根據自己情況更換cuda版本號 cd /usr/local/cuda-11.0/bin ls
然后執行該程序完成cuda的卸載：
執行上述命令后會出現如下界面，請一一勾選講所有文件刪除，在該界面中X代表已勾選，而非代表不選，最后點擊Done正式進入卸載流程，該過程需要等待一段時間。
該流程結束后需要，再次進入cuda文件夾所在父目錄，核驗帶有’cuda’名稱文件夾是否全部刪除,命令如下：
若沒有,則手動刪除文件夾：
五、深度學習環境安裝
5.1 安裝Anaconda
首先到Anaconda官網下載Anaconda安裝包，如下圖所示。
若網速太慢可以考慮國內鏡像源下載，例如清華鏡像源，根據時間找到最新版本的Linux安裝包。
下載完成后建議將安裝包放在根目錄下，然后在命令行中賦予相應執行權限，之后在執行安裝sh文件，代碼如下：
安裝過程中看到
Welcome to Anaconda3 5.2.0
In order to continue the installation process, please review the license
agreement. (為了繼續安裝過程，請審核許可證。協議。)
Please, press ENTER to continue
直接按enter查看協議，然后一直enter下去，然后看到Do you accept the license terms? [yes|no]（你接受許可證條款嗎?）
直接輸入yes 然后按enter，進入下一步
接下來會提示安裝地址：Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/anaconda3
Press ENTER to confirm the location
Press CTRL-C to abort the installation
Or specify a different location below
強烈建議默認即可，按enter繼續下一步，注意這里按ctrl + c 直接會終止安裝。接下來先等待安裝即可。看到Thank you for installing
Anaconda3! 表示安裝成功。
然后是配置環境變量，首先打開配置文件，代碼如下：
sudo vim ~/.bashrc之后下面代碼輸入帶文件末尾：
export PATH=/home/dpw/anaconda3/bin:$PATH然后更新配置文件，代碼如下：
source ~/.bashrc為了加快pip下載速度，將pip的默認源更換位阿里源，命令如下：
mkdir ~/.pip sudo vim ~/.pip/pip.conf# 將以下內容添加到~/.pip/pip.conf [global] index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/[install] trusted-host=mirrors.aliyun.com5.2 Pytorch框架安裝
進入Pytorch歷史版本官網，選擇適合自身服務器的pytorch版本進行安裝。
在這里假設cuda版本為11.1，那么可以安裝pytorch1.8，首先建立pytorch1.8的虛擬環境，并激活環境，命令如下：
然后安裝pytorch1.8安裝命令如下：
假如網速不夠快那么則會導致安裝失敗，因此建議從Pytorch離線安裝包官網上將相應離線安裝包下載到本地后再進行安裝
安裝命令如下：
接著安裝常見第三方工具庫：
# 常見第三方工具庫 pip install ipython scipy numpy pandas matplotlib yacs pyyaml opencv-python opencv-contrib-python scikit-learn Pillow onnx==1.10.1 onnx-simplifier==0.3.6 onnxruntime==1.9.0 onnxoptimizer==0.2.6 tqdm tensorboardX==2.4.1 pascal-voc-writer cython visdom# COCO-API git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git $COCOAPI cd $COCOAPI/PythonAPI sudo make install (or) python3 setup.py install --user5.3 PaddlePaddle框架安裝
進入PaddlePaddle官網,找到適合服務器cuda版本的按照包，如下圖所示，
安裝命令如下：
假如網速不夠快那么則會導致安裝失敗，因此建議從PaddlePaddle離線安裝包官網上將相應離線安裝包下載到本地后再進行安裝
安裝命令如下：
接著安裝常見第三方工具庫：
# 常見第三方工具庫 pip install ipython scipy numpy pandas matplotlib yacs pyyaml opencv-python opencv-contrib-python scikit-learn Pillow onnx==1.10.1 onnx-simplifier==0.3.6 onnxruntime==1.9.0 onnxoptimizer==0.2.6 tqdm tensorboardX==2.4.1 pascal-voc-writer cython paddle2onnx# COCO-API git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git $COCOAPI cd $COCOAPI/PythonAPI sudo make install (or) python3 setup.py install --user5.4 TensorRT安裝
進入TensorRT官網下載安裝好對應安裝包，TensorRT安裝包會根據Linux版本和cuda版本不同而存在不一樣的安裝包。在這里我們假設Linux系統為Ubuntu18.04，Cuda版本為11.1，以TensorRT7.2.2.3為例，如下圖所示。
等待安裝包下載完成，然后進行解壓，并移動到當前用戶目錄下,命令如下：
接著進入指定的虛擬環境，安裝相關python工具包，以pytorch1.8虛擬環境為例，命令如下：
conda activate pytorch1.8 pip install cython pycuda==2019.1 cd /home/dpw/TensorRT-7.2.2.3/ cd python pip install tensorrt-7.2.2.3-cp38-none-linux_x86_64.whl cd .. cd graphsurgeon pip install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl cd .. cd onnx_graphsurgeon pip install onnx_graphsurgeon-0.2.6-py2.py3-none-any.whl cd .. cd uff pip install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl然后在配置文件中假如TensorRT的環境變量，命令如下：
sudo vim ~/.bashrc # 下面命令假假如~/.bashrc文件文件中，需要根據自身需要調整TensorRT文件夾的絕對路徑 export TENSORRT_ROOT=/home/dpw/TensorRT-7.2.2.3/ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/dpw/TensorRT-7.2.2.3/lib# 然后使配置文件生效 source ~/.bashrc5.5 OpenCV編譯與安裝
在這里介紹的是C++版本OpenCV的安裝流程，Python版本的OpenCV安裝流程在此不介紹。首先安裝OpenCV庫相關的所需的CMake，命令如下：
sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install build-essential cmake接著安裝OpenCV相關的依賴庫，命令如下：
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libatlas-base-dev gfortran libgtk2.0-dev libjpeg-dev libpng-dev接著在OpenCV官網下載源碼壓縮包，在這里我選擇的是4.5.5版本，然后完成接源碼解壓，命令如下：
sudo chmod 777 opencv-4.5.5.zip unzip opencv-4.5.5.zip接著利用CMake編譯OpenCV，命令如下：
cd opencv4.5.5 sudo mkdir build cd build sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. sudo sudo make -j12 # 根據服務器硬件自行選擇幾個線程同時編譯 sudo make install編譯成功后，開始配置環境變量。首先在/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf文件中添加相關路徑并使文件生效，命令如下：
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf # 添加內容 /usr/local/lib # 文件生效 sudo ldconfig接著配置環境變量，命令如下：
sudo vim /etc/bash.bashrc # 添加內容 PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig export PKG_CONFIG_PATH # 文件生效 source /etc/bash.bashrc sudo updatedb六、編輯器安裝與配置
6.1 Pycharm
在這里默認安裝Pycharm專業版，首先從Pycharm官網上下載對應安裝包，如下圖所示。
安裝包下載完成之后，對壓縮包進行解壓，對文件夾賦予權限，并放置當前用戶文件夾下，命令如下：
cd Downloads/ sudo chmod 777 pycharm-professional-2021.2.tar.gz sudo tar -zxvf pycharm-professional-2021.2.tar.gz sudo chmod 777 -R pycharm-2021.2/ sudo mv pycharm-2021.2/ /home/dpw之后為了之后能夠快速運行程序，我們必須建立桌面快捷方式。創建快捷方式文件代碼如下：
cd /usr/share/applications/ sudo gedit pycharm.desktop將如下內容粘貼到文件當中，最好在粘貼之后講注釋掉，然后保存即可。之后在上述快捷方式該快捷方式拖到桌面即可
[Desktop Entry] Type=Application Name=Pycharm GenericName=Pycharm3 Comment=Pycharm3:The Python IDE Exec=/home/dpw/pycharm-2021.2/bin/pycharm.sh Icon=/home/dpw/pycharm-2021.2/bin/pycharm.png Terminal=pycharm Categories=Pycharm;然后講該快捷方式拖拽到桌面即可。接下來進行pycharm配置操作，在創建新py腳本時，自動添加作者等信息，啟動Pycharm，并按照順序依次打開File->Settings->Editor->File and Code Templates->Python Script,將如下內容復制到窗口后點擊Apply。
##!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : ${DATE} ${TIME} # @Author : Dai Pu wei # @Email : 771830171@qq.com # @File : ${NAME}.py # @Software: ${PRODUCT_NAME}def run_main():"""這是主函數"""if __name__ == '__main__':run_main()接著添加常用插件，打開File->Settings->Plugins,然后右側的文本框中輸入想要的查看的插件名稱，在下方就羅列已安裝的相關插件。
需要安裝的插件有：
6.2 Clion
首先從Clion上下載對應安裝包，如下圖所示。
安裝包下載完成之后，對壓縮包進行解壓，對文件夾賦予權限，并放置當前用戶文件夾下，命令如下：
cd Downloads/ sudo chmod 777 CLion-2022.2.4.tar.gz sudo tar -zxvf CLion-2022.2.4.tar.gz sudo chmod 777 -R clion-2022.2.4/ sudo mv clion-2022.2.4/ /home/dpw之后為了之后能夠快速運行程序，我們必須建立桌面快捷方式。創建快捷方式文件代碼如下：
cd /usr/share/applications/ sudo gedit clion.desktop將如下內容粘貼到文件當中，最好在粘貼之后講注釋掉，然后保存即可。之后在上述快捷方式該快捷方式拖到桌面即可
[Desktop Entry] Type=Application Name=Clion GenericName=Clion3 Comment=Clion3:The C/C++ IDE Exec=/home/dpw/clion-2022.2.4/bin/clion.sh Icon=/home/dpw/clion-2022.2.4/bin/clion.png Terminal=clion Categories=Clion;然后講該快捷方式拖拽到桌面即可。接下來進行Clion配置操作，在創建新文件時，自動添加作者等信息，啟動Clion，并按照順序依次打開File->Settings->Editor->File and Code Templates->inlcude,將如下內容復制到窗口后點擊Apply。
/**************************************************************************************************************** @Time : ${DATE} ${TIME}* @Author : DaiPuWei* @Email : puwei.dai@thundersoft.com* Copyright (c) $YEAR ThunderSoft All rights reserved.***************************************************************************************************************/接著添加常用插件，打開File->Settings->Plugins,然后右側的文本框中輸入想要的查看的插件名稱，在下方就羅列已安裝的相關插件。
需要安裝的插件有：
七、Docker和Nvidia-Docker安裝
7.1 Docker安裝和配置
利用國內鏡像源一鍵安裝docker，命令如下：
# 阿里源 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun# daocloud curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh接著將當前用戶加入到組，并賦予當前用戶root權限，命令如下：
sudo groupadd docker sudo gpasswd -a ${USER} docker之后重啟docker，并測試是否成功，命令如下：
# 重啟docker sudo service docker restart newgrp - docker # 設置成開機自啟 sudo systemctl enable docker # 測試賦予權限是否成功 docker ps docker --version
為了加快docker拉取鏡像速度，需要更換docker鏡像源，同時將拉取鏡像的保存地址更換到數據盤，命令如下：
然后重啟docker，命令如下：
sudo chmod 777 /etc/docker/daemon.json sudo service docker restart sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker7.2 Nvidia-Docker安裝
為了順利在Docker容器中使用英偉達顯卡實現，需要安裝Nvidia-Docker。首先創建nvidia-docker.sh文件，然后寫入如下內容，命令如下：
sudo vim nvidia-docker.sh# 寫入內容 #!/bin/bash sudo cat >> /etc/hosts <<EOF # NVIDIA DOCKER Domain IP 185.199.108.153 nvidia.github.io 185.199.109.153 nvidia.github.io 185.199.110.153 nvidia.github.io 185.199.111.153 nvidia.github.io EOFdistribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.listsudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-container-toolkit --fix-missing# 重啟docker sudo systemctl restart docker保存文件后，使用運行腳本進行安裝好nvidia-docker，命令如下：
sudo chmod 777 nvidia-docker.sh bash nvidia-docker.sh接著拉取鏡像進行測試nvidia-docker是否安裝成功，命令如下：
docker run --gpus all -it --rm nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi若出現如下圖所示結果則證明nvidia-docer安裝成功。
7.3 Docker-Compose安裝
通過Github安裝docker-compose，命令如下：
sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.16.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose若網速存在問題則換成daocloud進行下載，命令如下：
sudo curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.25.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose下載完成夠添加可執行權限，命令如下：
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose利用如下命令測試安裝結果是否成功：
docker-compose --version八、常用軟件安裝教程
接下來我們來給給出相關常用軟件的安裝說明。目前包含常見Linux命令、git、搜狗輸入法、谷歌瀏覽器、向日葵、filezilla和openssh-server等。
8.1 搜狗輸入法
首先，安裝Fcitx輸入框架，代碼如下：
sudo apt install fcitx # 可能會遇到安裝環境依賴問題，使用下面命令解決環境依賴,環境依賴安裝可能很費時間，耐心等待。之后重新運行上述命令。 sudo apt-get install -f sudo apt install fcitx接下來是安裝fcitx的配置工具：
sudo apt-get install fcitx-config-gtk之后安裝fcitx的table-all軟件包：
sudo apt-get install fcitx-table-all #遇到”希望繼續執行嗎“選擇Y最后安裝im-switch切換工具：
sudo apt-get install im-switch #遇到”希望繼續執行嗎“選擇Y接下來到搜狗輸入法官網下載好的64位的安裝包，如下圖所示。
默認安裝包放到Downloads文件中，然后進入相應的下載目錄，進行安裝，命令如下：（安裝過程中如果有錯，運行sudo apt --fix-broken install）
之后點擊系統界面右上角的設置按鈕，進入系統設置，進入Region&Lauguage選項，點擊最下面的Manage Installed Languages的按鈕
之后會提示安裝語言依賴，時間也會很久，耐心等待。
之后將鍵盤輸入法系統設置位fcitx，應用到整個系統，如下圖所示。
之后重啟系統，然后將系統界面右上方會出現一個小鍵盤按鈕，點擊這個按鈕，配置當前輸入法——>添加輸入法——>添加搜狗拼音輸入法并置頂。完成。借用網上圖展示一下。
但是ubuntu18.04在安裝過程中若是直接安裝的英文而非中文時，在按上述流程安裝搜狗輸入法之后，可能無法實現搜狗輸入法的添加。為了要想把搜狗輸入法添加成功，可行的辦法就是首先將ubuntu的語言包換成中文重啟后，按上述過程添加搜索輸入法，最后將語言包換成英文重啟即可。
經常碰到安裝完搜狗拼音輸入法后候選欄是亂碼的情況，解決方法如下：
輸入如下命令：
8.2 谷歌中文輸入法
谷歌中文輸入發與搜狗輸入法的整體安裝流程比較相似，前面安裝包稍微有些差異，在此只介紹安裝包安裝流程，之后的就是重啟機器進行配置。安裝代碼如下：
sudo apt-get install language-pack-zh-hans sudo apt-get install fcitx-googlepinyin8.3 谷歌瀏覽器
首先在 火狐瀏覽器中打開 Google Chrome 瀏覽器官網下載地址 下載安裝包，默認安裝包在Dowloads文件中。
之后利用進入安裝包所在文件夾，進行安裝，命令如下：
之后在搜索欄可以找到谷歌瀏覽器的快捷方式，點擊運行，為了方便可以講七固定在系統左邊的任務欄里。
8.4 向日葵
進入向日葵官網下載了相應的安裝包，默認安裝包在Dowloads文件中。
之后利用進入安裝包所在文件夾，進行安裝，命令如下：
之后進入系統快捷方式文件夾（/usr/share/applications）將向日葵的快捷方式移動到桌面即可。
8.5 filezilla
FileZilla是一個免費而且開源的FTP客戶端軟件，共有兩種版本：客戶端版本、服務器版本。FileZilla有條理的界面和管理多站點的簡化方式使得FileZilla Client成為一個方便高效的FTP客戶端工具。本文介紹的是Ubuntu下FileZilla的安裝。安裝命令如下：
sudo apt-get install filezilla之后在搜索欄可以找到filezilla 的快捷方式，點擊運行，為了方便可以講七固定在系統左邊的任務欄里。
8.6 openssh-server
使用以下命令安裝：
sudo apt-get install openssh-server然后確認sshserver是否啟動了：（或用“netstat -tlp”命令）
ps -e|grep ssh
如果只有ssh-agent那ssh-server還沒有啟動，需要/etc/init.d/ssh start，如果看到sshd那說明ssh-server已經啟動了。 如果沒有則可以這樣啟動：
接下來我們需要修改ubuntu的默認端口。ubuntu的默認端口為22，我們將其修改成3726端口。修改方法如下。打開在/etc/ssh/sshd_config文件，命令如下：
sudo gedit /etc/ssh/sshd_config文件中找到Port 22相關內容，默認這一行是注釋掉，需要講前面的"#"去掉，然后子啊下一行加上Port 3726即可，如下圖所示。
之后重啟ssh，命令如下：
之后我們在win10上的xshell上進行連接驗證可行性，結果如下，成功。
8.7 截圖軟件 Shutter
安裝shutter安裝命令如下：
sudo apt-get install shutter #安裝shutter在Ubuntu 18.04中安裝了我最喜歡的截圖工具Shutter后，我發現編輯按鈕變編程灰色。這個快速提示將向您展示如何重新啟用Shutter中的編輯功能。安裝libgoocanvas-common、libgoocanvas3、libgoo-canvas-perl
cd Downloads sudo dpkg -i libgoocanvas-common*.deb sudo dpkg -i libgoocanvas3*.deb sudo dpkg -i libgoo-canvas-perl*deb將上述三個包給安裝上，若安裝失敗，執行下面代碼:
sudo apt-get install -f然后再安裝這幾個包,重啟之后，進行設置shutter的快捷鍵。首先進入系統設置界面中的鍵盤，如下圖所示,點擊如下圖所示的紅框的添加按鈕。
設置如下的快快捷鍵。
8.8 視頻和音頻
安裝解碼器：
sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras安裝VLC視頻播放器
sudo apt-get install vlc browser-plugin-vlc另一款比較好的播放器SMPlayer也不錯
sudo apt-add-repository ppa:rvm/smplayer sudo apt-get update sudo apt-get install smplayer smplayer-skins smplayer-themes安裝FFmpeg
sudo add-apt-repository ppa:djcj/hybrid sudo apt-get update sudo apt-get install ffmpeg8.9 WPS
訪問WPS官網，下載linux版本的WPS。安裝命令如下：
sudo chmod 777 wps-office_11.1.0.10161_amd64.deb sudo dpkg -i wps-office_11.1.0.10161_amd64.deb點擊運行可能出現由于缺少字體的提示，因此我們還需下載字體壓縮包，字體包下載鏈接：鏈接: https://pan.baidu.com/s/1fmk70MoPuC6FSi9e1eqRlQ 提取碼: mpwm。
進入字體包保存的路徑打開終端
sudo mkdir /usr/share/fonts/wps-office #創建目錄 sudo cp -r wps_symbol_fonts.zip /usr/share/fonts/wps-office #將當前位置的字體包復制到創建的目錄 sudo unzip /usr/share/fonts/wps-office/wps_symbol_fonts.zip #解壓字體包8.10 GIMP
安裝GIMP，命令如下：
sudo apt-get install gimp8.11 常用Linux命令
安裝tmux，命令如下：
sudo apt-get install tmux # 若安裝失敗，則運行如下命令進行更新源然后進行安裝 sudo apt-get update sudo apt-get install tmux安裝7z，命令如下：
sudo apt-get install p7zip-full# 若安裝失敗，則運行如下命令進行更新源然后進行安裝 sudo apt-get update sudo apt-get install p7zip-full安裝vim，命令如下：
sudo apt-get install vim# 若安裝失敗，則運行如下命令進行更新源然后進行安裝 sudo apt-get update sudo apt-get install vim8.12 刪除不常用軟件
卸載liboffice：
sudo apt-get remove libreoffice*卸載亞馬遜：
sudo apt-get remove unity-webapps-common總結
以上是生活随笔為你收集整理的从零到一保姆级Ubuntu深度学习服务器环境配置教程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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